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由于高速列车的运行速度较快,对高铁沿线的地理条件及地质环境提出了很高的要求,但是由于人为或者自然因素的影响会导致高铁沿线出现不同程度的沉降形变,从而影响高速列车的安全运行。因此,本文以高速铁路沿线区域作为研究对象,采用高分辨率的TerraSAR-X影像和Sentinel-1 A影像,利用时序雷达差分干涉测量技术对研究区域进行时序形变监测。考虑到雷达差分干涉测量数据处理过程中,现有数字高程模型的误差问题,本文提出了迭代融合的DEM构建方法,利用覆盖京沪高速铁路沿线的南京区域的两幅高分辨率TerraSAR-X影像,结合AW3D30数字高程模型,获取了研究区域的高精度、高时效性的数字高程模型。本文引入AW3D30、ASTER和SRTMDEM数据作为对比,结果表明,实验获取的DEM具有较高的精度,对于分布稀疏的大型单体建筑物,能够较好的恢复建筑物的三维信息;对于海拔较高的山丘地区,能够很好的与其它DEM吻合;但是,对于建筑物分布较为密集的区域,由于各个建筑高度不一致且分布密集,从而产生较为严重的几何畸变和相位解缠误差,导致高程恢复时产生误差,影响生成数字高程模型的精度。为了对京沪高速铁路沿线南京区域进行有效的时序形变监测,采用PSInSAR技术对覆盖南京地区、时间跨度为2015年4月～2017年1月的23幅Sentinel-1 A SAR影像进行干涉、选点、构网、建模及平差等处理,得到了研究区域地表形变速率的时空分布特征。结果表明,研究区域内沿雷达视线向(LOS)的形变速率范围为-30～15mm/yr。考虑到地表形变的复杂性,为了验证PSInSAR获取结果的准确度,本文利用SBAS技术对京沪高速铁路沿线的南京地区进行时序形变监测。通过与PSInSAR方法获取的结果进行对比分析可知,两种方法获取的结果吻合度较高,在总沉降量级上存在轻微差异,但从整体上分析,两种方法获取的形变区域具有较高的一致性。由于南京地区区域地面沉降以及大量工程建设导致了周边区域岩土应力破坏,对附近地区的地表沉降造成了直接影响,主要表现为南京雨花台区、长江与秦淮新河的河滩交汇地带出现的沉降漏斗,最大的沉降速率达到了-30 mm/yr,累积沉降量达到47 mm。